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机器学习实战之线性回归

线性回归原理与推导 如图所示,这时一组二维的数据,我们先想想如何通过一条直线较好的拟合这些散点了?直白的说:尽量让拟合的直线穿过这些散点(这些点离拟合直线很近)。 目标函数 要使这些点离拟合直线很近,我们需要用数学公式来表示。首先,我们要求的直线公式为:Y = XTw。我们这里要求的就是这个w向量(类似于logistic回归)。误差最小,也就是预测值y和真实值的y的差值小,我们这里采用平方误差: 求解 我们所需要做的就是让这个平方误差最小即可,那就对w求导,最后w的计算公式为: 我们称这个方法为OLS,也就是“普通最小二乘法” 线性回归实践 数据情况 我们首先读入数据并用matplotlib库来显示这些数据。 def loadDataSet(filename): numFeat = len(open(filename).readline().

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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